La presente investigación contempla el desarrollo del plan estratégico para la empresa de telecomunicaciones zByte Inc., cubriendo el periodo 2021-2025. Desde el 2008, la compañía planteó usar una estrategia de diferenciación, teniendo como ventaja competitiva su capacidad innovadora en favor del desarrollo de nuevas tecnologías y funcionalidades para sus productos móviles como vía para el crecimiento, tanto a nivel regional como global. Gracias a la estrategia, la empresa se posicionó como líder en el mercado global sobre la base del crecimiento de las ventas y la creación de valor para sus accionistas.

Mediante la prueba del California Mastitis Test (CMT), se evaluaron 1.080 cuartos pertenecientes a 270 vacas de raza Holstein (94 %) y criollos o cruzados (6 %), entre vacas multíparas y de primer parto. La prevalencia encontrada para mastitis subclínica fue de 21,58 %. Se manejó un indicativo epidemiológico denominado Índice de Mastitis Subclínica (IMSC), el cual arrojó un índice de 0,84 encontrándose elevado si lo comparamos con 0,5 que es lo deseable para este tipo de ganadería; la relación bajo riesgo/alto riesgo (BR/AR) es de 7,35, lo que significa, que por cada cuarto de alto riesgo hay 7,35 cuartos de bajo riesgo; este valor siempre debe mantenerse elevado, hasta incluso mayor a 10. Se realizó análisis microbiológicos a un total de 25 muestras de leche, provenientes de cuartos mamarios con grado 3 de mastitis subclínica, pertenecientes a 12 vacas en ordeño, de las ...

We describe the design and development of sensor nodes, based on Edge computing technologies, for the processing and classification of events detected in physiological signals such as the electrocardiographic signal (ECG is the electrical signal of the heart), temperature, heart rate, and human movement. The edge device uses a 32-bit Tensilica microcontroller-based module with the ability to transmit data wirelessly using Wi-Fi. In addition, algorithms for classification and detection of movement patterns were implemented to be implemented in devices with limited resources and not only in high-performance computers. The Internet of Things and its application in smart environments can help non-intrusive monitoring of daily activities by implementing support vector machine (SVM is a machine learning algorithm) for implementation in embedded systems with low hardware resources. This paper s...